挑战继续进行~ 第2-3天的主要任务：精读范文+数据下载与整理+开跑代码 做任何一件事之前都需要有一个总的规划， 不能一上来就盲目开始操作， 这样往往做到一半还是稀里糊涂的！ 所以在开始跑代码之前， 我又精读了10篇相关文章， 了解需要做出哪些结果、用到哪些方法以后， 才开始下载数据！ 组学孟德尔的优点在于， 它的数据量很大， 当你所关注的结局和想做的组学没人研究过， 且有临床或基础研究支持时， 可以放心大胆的做， 很可能可以出阳性结果， 这是相比于数据库而言它的优势之处！ 对于科研小白和手上尚没有文章的医学生及医务工作者来说很友好～ 大家一起疯狂冲锋冲锋～ 我们在课程中也推荐了一些好用的科研利器来处理数据， 对于不适配的电脑， 我们也准备了相关的代码， 可以一键处理好外部数据。 数据整理好就可以开始跑代码啦～ 准备好相关数据以后， 天已经很晚了，…
有小伙伴说想了解一下nomogram列线图的文章。 今天小光就和大家分享一篇发表在Gastric cancer （IF=6）的文章，非常适合学习列线图。 标题：使用Nomograms预测接受联合细胞毒性化疗作为一线治疗的不可切除或转移性胃癌患者的生存率。 研究的对象：949例化疗的胃癌患者，观察终点是1年后患者的生存情况。 研究方法：Cox生存分析，预测模型的展示方法是nomogram列线图。 文章思路： 作者通过对医院现有化疗患者数据进行挖掘，建立了2个模型：一个是在化疗开始前进行预后评估，另一个是在化疗初期，通过化疗反应进行预后评估。2个模型是文章的最大亮点，nomogram作为载体展示了预测模型的结果，较为新颖。 科室特色疾病数据的挖掘是一种非常常见的思路来源，也是大家最容易掌握的临床科研方法。如果你有条件收集数据，但苦于科研基础差，不想浪费了数据，那么不妨找光速医学的老师指导你收集数据，发挥更大的价值！ 但是，如果你没有条件、或者不想收集数据，那么挖掘公共数据库是一个性价比很高的发文方式。 像SEER、NHANES、MIMIC、GBD这些数据库，有海量数据可供选择，利用别人的数据发自己的SCI真的很香。 对于小白来说，或许你连数据库长啥样都不知道，身边也没人带，想尝试但又怕自己学不会，浪费了时间。 你有以上顾虑的话，不妨了解一下光速医学的临床研究一对一指导，专业老师手把手指导你挖掘公共数据库，1V1定制教学内容，全程大佬带，不用担心走弯路，效率拉满！ Nomogram 列线图简介 诺模图（Nomogram）：一种图形化的计算工具，用于通过将多个变量的影响集成到一个单一的数值评分上，以预测某个特定事件的概率，评估患者的疾病预后、生存率等。 今天小光和大家分享一篇发表在 Gastric cancer (IF=6) 的文章，非常适合学习列线图。 标题：使用Nomograms预测接受联合细胞毒性化疗作为一线治疗的不可切除或转移性胃癌患者的生存率。 研究对象：949例化疗的胃癌患者，观察终点是1年后患者的生存情况。 研究方法：Cox生存分析，预测模型的展示方法是Nomogram列线图。…
本人医学生，0基础学生信分析，目前也没有学成大佬，不过能够满足我现阶段（研究生）的发文需求！ 在如此内卷的学医环境下，医学生学习生信分析即使不发文章，会生信技能也是超级无敌的加分项！还在衡量学了有没有用的宝子，不要犹豫啦，学就完事了，多学多受益！ 我的生信分析0基础入门路线分享给大家，亲测有效： 🏆第一步：花点时间找到适合自己的教程 如果你不好好选教程，随便跟一个教程，看了之后没听懂，浪费的是你自己的时间。网上教程千千万，能讲原理的其实很少。 🏆第二步：多看文献，熟悉目前的生信分析热点套路 🟢 干湿结合 分子实验的联合分析，两者互为参考对照，也就是常说的“干湿结合研究”，结果更加全面，准确且深入。从人类的病理分析到小鼠模型的测序，生信分析和湿实验共同发力可以使研究更上一层楼。 比如下图这篇文章采用最基本的生信套路，但最后分别出心裁的添加了药敏性测试和体外实验，增强了研究的说服力。 🟢 生信联合临床研究 生信联合临床研究，可以通过分析个体基因组数据、转录组数据以及其他相关数据，帮助发现疾病相关基因、生物标志物，构建临床预测模型，提供个体化诊断、治疗和预后评估。 🟢 生信结合网药 生信结合网药，通过网络药理学的原理，进行药物靶点、作用、副作用与剂量响应等多个方向的预测。 🏆第三步：参与项目实践，纸上得来终觉浅 学习生信分析通常有一个误区，就是什么都学。生信虽然是个交叉学科，但是医学生并不是什么都学，学到极致是没用的，蕞重要的是培养自己解决问题的能力。 怎么培养呢？蕞有效的方法就是直接参与项目，遇到问题解决问题，科研能力也就慢慢培养起来了！ 刚开始我们处于小白阶段，可能会苦恼课题组没有人做生信课题、或者大家水平高，确实没有时间手把手教你，让你跟上节奏。 医生就更不用说了，医院里会且有时间教你的老师不好找。 如果你身边没有课题组资源，那不妨来光速医学，生信大佬手把手指导你，带你将一个全新的课题落地。 🏆 参与项目实践，纸上得来终觉浅 学习生信分析需要通过实践来培养自己解决问题的能力。直接参与项目，遇到问题解决问题，科研能力也会逐渐培养起来。…
今天要给大家推荐一本由 MEDLINE 索引的订阅式国际期刊——Expert Opinion On Drug Safety，该刊主要出版关于药物安全各个方面的严格同行评审的综述文章，以及关于药物治疗安全问题的临床影响的原始研究论文。 ⭕️接收文章类型： 涵盖药物相关不良事件的发生、管理和预防的综述； 涵盖单个药物和药物类别的风险收益分析的综述； 涵盖“高危”患者群体安全性的综述； 涵盖比较耐受性研究的综述； 涵盖药物警戒和药物流行病学研究的综述； 审查特定药物安全性数据的药物安全性评估； 报告上市后监测和其他针对特定药物、人群和结局的安全性研究结果的原始研究论文； 关于药物相关不良事件检测和评估方法的原始研究论文。 ⭕️注意：该杂志不发表病例报告、病例系列或动物研究。给编辑的信需要内容是讨论以前在该期刊上发表的文章。 ⭕️版面费：OA期刊，需要版面费US2890 ⭕️审稿时间：根据官网数据，从提交到第一个决定需要47天，从提交到首次审后决定的平均 85 天，从接收到在线发布平均 9 天，接收的速度非常快。 今天的学员案例就是投递的这个期刊，一起来看看吧~ 接收期刊：Expert Opinion On Drug Safety…
上周，BMJ旗下运动医学子刊British Journal of Sports Medicine发表了一篇最新的Meta分析文章，研究了高强度间歇训练（HIIT）与传统的中等强度持续训练（MICT）和/或非运动对照（CON）在改善成人代谢综合征（MetS）组分和其他心脏代谢健康结果方面的有效性。 老生常谈的话题凭什么能登上顶刊？本期一起来看看其中的玄奥之处，文章非常适合零基础想学Meta分析的学员进行复现。 ✅研究技术路线如图。 ✅文章的优势： 1、系统性和全面性： 该研究遵循了系统评价和荟萃分析的最佳实践，包括全面的文献搜索、严格的纳入和排除标准、以及对RCTs的元分析，确保了研究结果的系统性和全面性。 2、大样本量： 研究涵盖了23个随机对照研究，涉及1374名参与者，提供了相对较大的样本量，增强了结果的可靠性和外推性。 3、亚组分析： 通过亚组分析探讨了干预持续时间和HIIT量级对效果的影响，为不同条件下的HIIT应用提供了更细致的见解。 4、临床相关性： 研究结果直接关联到MetS患者的心脏代谢健康，对临床实践具有较高的指导价值。 ❎文章的劣势： 1、异质性问题： 部分结果呈现较高的异质性，可能反映了不同研究中HIIT方案的多样性，这可能影响结果的解释和应用。 2、研究质量不一： 一些研究可能存在较高的偏倚风险，这可能影响结果的可靠性。 3、发表偏倚： 尽管使用了漏斗图评估发表偏倚，但不能完全排除所有类型的发表偏倚。 4、干预频率限制： 所有纳入的研究都至少每周进行3天的HIIT，对于低于此频率的HIIT效果尚不清楚。…
一、文章内容解读 1.研究背景 研究主题：研究探讨甘油三酯葡萄糖（TyG）指数与骨关节炎（OA）之间的潜在关联。 研究意义：骨关节炎是一种导致老年人残疾和经济负担的常见病因。胰岛素抵抗（IR）与2型糖尿病、高血压、血脂异常和心血管疾病有关，且与OA有显著相关性。TyG指数作为IR的一个指标，可能与OA的发生有关，但之前未有研究探讨这两者之间的关系。 2.研究方法 数据来源：研究使用了2015-2020年美国国家健康和营养调查（NHANES）的数据。 参与者信息：共纳入了3,921名OA患者。 指标计算：TyG指数通过公式Ln[空腹甘油三酯（mg/dL）×空腹血糖（mg/dL）/2]计算得出。 统计分析和方法：使用加权多变量回归、亚组分析和阈值效应分析来计算TyG指数与OA之间的独立关联。分析了连续变量的分布属性，并计算了加权均值和标准误差，以及分类变量的加权频率百分比。使用卡方检验或Kruskal-Wallis H检验比较TyG指数四分位数组。采用多变量逻辑回归模型和加权广义可加模型（GAM）回归，使用惩罚样条技术评估TyG指数与OA之间的非线性关系。 3.研究结果 3.1. 研究样本基本情况 样本大小与特征：研究共纳入了25,514名参与者，其中男性占49.06%，女性占50.94%，平均年龄为48.05 ± 17.23岁，平均TyG指数为8.48 ± 0.65。 TyG指数分布：TyG指数的四分位数分别为≤ 8.02, 8.02–8.47, 8.48–8.93, 和 ≥ 8.93。…
收官之作，框架写作法完成Manuscript Day 6-7主要任务:文稿写作+选刊投稿 有很多师弟师妹们面临的最大问题就是 核心结果出来了不知道怎么写 特别是不知道怎么写“Discussion” 不知道讨论些什么 但是我要告诉师弟师妹们的是写作是最简单的 也单纯就是个体力活儿 一篇文章也就8000+字 就算“跪着”也给他写完了 但是如何高效同时又是高质量的写完呢 “没有任何一篇文章会仅仅因为写作的问题而拒绝” 有了核心结果，那就一定要高效的写完 借助我们的AIGC工具 这也是我总结的一种原创的颠覆性写作观念和实操 前面在数据处理的过程中就写了methods和results 所以这两天完成完成讨论、背景和模板化内容写作 借助AIGC工具写作是非常高效的 写作完成后根据目标杂志的要求 进行投稿整理 比如图片格式、文章结构等 只要前面我们的PROSPERO的注册号一拿到就立马投稿 高效+高质量+速度=发文机器 虽然可能赶不上“博士期间148篇文章的北大才子”…
一枚普通医学生，大五以后进入临床开始实习，专硕加入课题组边规培边搞科研；或者入职医院开启为期1年的试用期。 大家都会经历一段“学徒”期，这段期间难免杂事多，学会把工作做得有积累，对个人成长非常重要！ 1️⃣学会观察医院里大小事务的规则和程序 简单说就是“跑通做事的流程”。 临床的杂事，第一次做肯定会有很多错误，哪个环节出了哪些问题，怎么纠正，用记事本及时记录。第二次做时，上次犯的错误不再犯，并在上一次的基础上不断优化，逐渐形成自己的写病历流程和思考。 凡事都去追寻它背后的规律，渐渐地，你会有一个属于自己的“流程库”，随时能够调用，大小事务做起来得心应手，杂而不乱。 记得一位脱口秀演员曾经说过：“台上的所有临场应变，在台下都有反复练习的模板。” 能否把打杂阶段的杂事做得有利于自己成长，就看你能否从杂事中提炼“流程、方法论”。 2️⃣自己分内的事主动用心做（简单却又很难做到的道理：态度决定成败） 人只有主动负责某事的时候才会用心做事。 很多时候我们做的工作没有任何成长，觉得没有任何意义，跟自己的态度也有关系。态度决定高度，态度不正，总想着“水”过去，做什么都不会觉得有意义。 （我规培的时候和带教对着干，不用心管病人就是反例，啥也学不到） 3️⃣科研是医学生的硬通货，任何时候都不能放弃 临床和科研该如何平衡，这是医学生的世纪难题！ 依我看来，人的精力有限，大部分人确实没法平衡。但是，这不意味着就要放弃临床或者放弃科研，在不同的阶段，我们可以有不同的侧重。 我身边大佬们的步骤是先侧重科研👉再侧重临床👉最后回归科研。 临床医生这么忙，如何才能快速发表SCI ？ 现在大数据时代，有很多公开的临床数据库（像GBD、MIMIC、SEER、NHANES），无需你收集数据、无需你做实验，找一个好的选题，按照常规套路去分析，一心想要发表一篇SCI，并没有想象中那么难！ 1 学会观察医院里大小事务的规则和程序 简单来说就是“跑通做事的流程”。 所有的临床实习都会有属于自己的“流程”。比如规培时，上级医师会要你把病历写好，大病历、首次病程、首次主治查房、首次主任查房记录……遵守流程依次完成。 第一次做肯定会有很多错误，哪个环节出了哪里问题，怎么纠正，用记事本及时记录。 第二次做时，上次犯的错误不再犯，并在上一次的基础上不断优化，逐渐形成自己的事务流程和思路。…
很多研究者最近在说GBD热度下降了，其实呢，和孟德尔一样👉是要做的更精了，本周顶刊、一二区GBD还是发了不少，上海交大又发一篇中科院1区。 标题：Global burden associated with rare infectious diseases of poverty in 2021: findings from the Global Burden of Disease Study 2021 ⭕️研究背景：本研究聚焦于贫困相关的罕见传染病（rIDPs），这些疾病影响着全球数百万人，尤其是在贫困和边缘化地区。由于这些疾病在全球卫生议程中未能得到优先考虑，可能导致可持续发展进程受阻。研究旨在估计2021年rIDPs的疾病负担，为全球干预优先级设定和资源动员提供关键数据。 ⭕️研究方法（详见图2）：研究利用2021年全球疾病负担研究（GBD）的数据，报告了rIDPs的患病率、死亡率、残疾调整生命年（DALYs）、残疾年（YLDs）和生命损失年（YLLs）的数字和年龄标准化率，并附带95%不确定性区间（UIs）。通过joinpoint回归分析评估了1990年至2021年间的时间趋势，并使用贝叶斯年龄-时期-队列模型预测2050年的疾病负担。 ⭕️研究结果：2021年，全球有1.0376亿人口遭受rIDPs的影响，年龄标准化DALY率为每10万人口58.44（95% UI:…